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摘要
蓝藻水华的爆发对当地生态系统造成严重影响，而不同的蓝藻水华监测方法得到的结果存在较大差异。本文以太湖为研究对象，利用MODIS影像产品和地表分类数据，实现了太湖水域范围的提取，并采用波段比值(BR)、归一化植被指数（NDVI）、浮游藻类指数（FAI）、支持向量机（SVM）和随机森林（RF）方法提取2010年至2022年共13年太湖蓝藻爆发区域。对各种方法估算得到的蓝藻爆发区域进行对比分析，评价了在MODIS影像基础上对太湖蓝藻水华空间和时间的监测效果及适用性。研究结果显示，5种方法在2010年至2014年期间显示蓝藻水华趋于稳定，但从2015年开始爆发规模逐渐增大，在2021年达到顶峰，然后在2022年突然大幅度下降。虽然不同方法之间的监测结果整体上具有一定的一致性，但SVM方法与其他4种方法相比一致性最好，平均Kappa系数达到0.77，可以提供最准确和稳定的监测结果。而NDVI方法的一致性较差，平均Kappa系数仅为0.61，结果存在较大不确定性。同时与太湖藻华产品对比后发现，各方法在准确性和稳定性上存在差异，SVM算法的监测中表现最佳。因此，在本研究蓝藻水华监测案例中，SVM算法表现出最佳的效果，应优先考虑使用。但任一单一方法都存在不足，还需进一步优化和融合，找到最适合特定场景的解决方案。
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